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YCombinator2025年重点招募的六大创业方向，助你捕捉未来独角兽机会：•AI驱动职业培训-解决AI基础设施对电工、焊工、暖通等技术工人需求-利用多模态AI、AR/VR实现数月内高效上岗培训-盈利模式：企业为高素质人才买单，AI教师可无限规模复制•视频生成作为计算原语-GoogleVeo3已能低成本生成逼真短视频，成本趋近于零-应用场景：个性化内容（专属TikTok）、电商试穿与自动布景、无需游戏引擎的游戏及训练数据-重点：打造无限制、低延迟的视频基础设施•10人打造1000亿美元公司-AI技术让小团队产出巨大价值，重点指标为“每员工收入”-优势：减少官僚政治、会议，提高执行效率-目标：用50万美元YC投资，造出1000亿美元级别公司•多智能体系统基础设施-AI代理从单线程转向分布式大规模协作-需要解决分布式系统中的提示工程、监控调试等复杂问题-机会：让智能体集群管理像部署Web服务一样简单•AI原生企业软件-重蹈Salesforce、ServiceNow云时代崛起的覆辙-未来企业软件深度嵌入AI，提升销售、HR、财务效率-优势：传统巨头难以快速重构产品，给新创带来窗口期•用大型语言模型替代政府咨询-美国政府每年1000亿美元咨询支出，亟需降本增效-LLM可自动化审批、法规合规等咨询任务-机会：构建自动化LLM工具取代传统咨询服务YC期待创业者具备：深耕细分领域、实现全自动化、明确B2B盈利模式、搭建AI可扩展基础设施，视AI为基础构建模块。详见YC官方RFS：助力灵感激荡👉ideabrowser.com创业人工智能AI创业YCombinator职业培训视频生成多智能体企业软件政府咨询

7月29日，QuestMobile数据显示，截止到2025年6月，全网月活跃用户规模已经达到12.67亿，同比增长了2.5%；用户人均单日使用时长及次数...在线旅游方面，携程旅行APP、美团APP、京东APP三者重合用户规模达6521万，同比增长20.4%。

突发：俄罗斯互联网发生大规模故障"国家服务"平台、Telegram通讯软件、多家银行及移动运营商服务瘫痪俄罗斯互联网发生大规模故障。据Downdetector服务监测显示，Telegram、"国家服务"平台、包括储蓄银行和Sovcombank在内的多家银行网站，以及移动运营商（T2、Megafon、MTS、Rostelecom、Beeline、Yota）均出现服务中断。监测图表显示，莫斯科时间约12:00时各平台同步出现访问故障。"国家服务"平台的主要故障表现为网站崩溃（58%）和移动应用程序异常（23%）。莫斯科用户投诉最为集中，亚马尔-涅涅茨自治区、汉特-曼西自治区，以及卡卢加州和秋明州居民也报告了相关问题。

鸿蒙系统推进的慢其实是必然的，跟软件厂商适配的关系有，但是不大，软件厂商适配属于是锦上添花，但是目前却是背着软件适配进度慢导致鸿蒙系统生态不行的骂名。其实软件厂商适配的慢的根本原因还是在华为这边，这几天我会分类跟大家分享一下几个底层原因。最突出的问题第1个问题：系统更新就经常把平板适配放到比手机落后一截，就注定是适配进度慢了，早期鸿蒙Next手机应用商店版本要比平板端先适配了一个很大的大版本差距，同时很多软件也都要等很久才上架到平板端，但是却很少看到有单独适配的平板使用效果。又比如今天鸿蒙5.1各型号的手机都已经收到了分批推送，然而Matepadpro全系平板却是毫无动静。这种情况也已经不是第一次经历了。自身的系统推进就慢，这时候就不要谈生态了，即便是软件厂商给适配了，也会因为系统不一致导致适配周期被拖的很久导致成本被动增加，最终在多次经历这种成本增加的情况下，影响软件厂商适配的积极性。

中国至今未掌握的7大技术，我们和日本的真实差距，可能远比你想得大！今天的中国在多个领域势如破竹，但却有7项关键技术始终难以拿下。说到底，差距不是嘴上说说，是真刀真枪拼出来的，拿半导体设备来说，光刻胶、蚀刻机、硅晶圆这些关键材料，大头还得靠日本供应。信越化学、住友、东京应化这些名字，牢牢地卡着高端市场的喉咙，国产想替代，不是没动过脑筋，也不是没砸过钱，可动真格的，还得看产业链协同和原创能力。再看超高精密机床，中国虽然整体装备制造水平在突飞猛进，但你要说在纳米级加工精度、可靠性上能跟日本的牧野、大隈掰手腕，还差不止一点半点。这些设备广泛用在航空航天、军工制造上，一点误差就能影响整条产品线，而在高端轴承领域，更是一眼就看出谁是“老师傅”，中国轴承能跑百万公里已经是巨大突破，可一些军用设备上，进口轴承仍然是第一选择，不是因为爱崇洋，而是国产的稳定性还差点火候。工业机器人就更不用说了，日本手里握着核心算法、核心控制器、核心传感器，这三样咱们都在追，但组装层面还停留在中低端阶段。还有工程机械的主轴承、电驱系统、液压件，这些看似小部件，价格吓人，但人家质量就是稳，一坏你整台设备都得停工，碳纤维材料也一样，35K大丝束我们搞出来了，用在风电上确实提气，但航空级、舰船级的高模量材料，依然没法自主可控。说白了，中国正处在“可用但不稳”“量上来了但质还不够”的阶段，一边是宁德时代的电池跑出800公里的续航，一边是上游核心设备和材料还在进口替代中艰难爬坡，这种矛盾挺真实的，也挺扎心的，你说，这种“不够完美的强大”是不是比想象中还难熬？但也正是这种不完美，才显得难能可贵，日本确实领先，但那是几十年技术沉淀的结果，而中国追赶不过是最近十年才真正开始动真格的。差距不是没法追，而是时间问题，像三峡船闸用上的国产SCADA系统，已经顶替了原来昂贵的国外软件，汽轮机加工的AI路径规划，不仅效率高，还省电。宁德的麒麟电池、比亚迪的东南亚市场、电动车“弯道超车”这些事，都是中国靠市场倒逼技术的真实案例，政府一手推动的“揭榜挂帅”，让华为、中芯、比亚迪这类企业不是闷头做科研，而是带着目标冲刺。虽然日本企业的研发投入看起来更硬核，基础研究占比更高，可中国的打法更像游击战，先在几个点打穿，再带动整条产业链突围，这种模式一旦跑通，破局速度往往比线性投入更猛更快。所以有人说技术差距像马拉松，日本是起跑早的选手，中国是中段发力的黑马，而决定胜负的，往往是后半程的耐力和节奏掌控，只要我们不盲目乐观，也不妄自菲薄，步子踩得准，未来谁领先，还真不好说。你觉得，未来十年中国有没有可能在这7个关键领域实现逆转？欢迎在评论区聊聊你的看法。参考资料：海外网——活力中国调研行丨集智能、绿色、高端于一身，这根丝是怎么做到的？

1.世界人工智能大会核心板块（第1张图）-AI算力：聚焦硬件基础设施，涵盖服务器（浪潮信息、中科曙光）、通信设备（中际旭创、工业富联）、芯片（寒武纪、海光信息）等企业，共列举15家以上。-AI应用：侧重软件与服务，包括电商导购（值得买、返利科技）、金融科技（同花顺、恒生电子）、AI工具（科大讯飞、蓝色光标）等，共列举14家以上。2.AI智能体三大分类（第2张图）-AI智能体：覆盖数字营销（因赛集团）、云计算（中科创达）、金融科技（南威软件）等企业，共14家。-端侧AI：聚焦物联网终端（移远通信、瑞芯微）、智能硬件（漫步者、国光电器）等，共13家。-自动驾驶：涉及视觉传感（联创电子、宇瞳光学）、高精地图（四维图新、北斗星通）等，共12家。3.人形机器人相关企业（第3张图）-列举超12家上市公司，涵盖精密制造（长盛轴承、中大力德）、自动化设备（均普智能、伟创电气）、材料（上纬新材、海昌新材）等产业链环节。核心结论1.算力与应用双主线：世界人工智能大会突出算力基础设施（芯片、服务器）与垂直应用（电商、金融、工具）的协同发展。2.AI细分领域爆发：智能体、端侧设备、自动驾驶成为技术落地三大方向，涉及通信、芯片、传感器等多领域企业。3.人形机器人产业链：精密零部件、自动化设备、新材料企业构成核心支撑，反映硬件先行趋势。如需进一步分析某领域或企业关联，可提供具体方向。

人工智能又来了重大利好刚刚中国倡议成立人工智能组织，中国和美国是两个人工智能方面的启蒙国，如果人工智能组织成立并且总部设在了中国，那将加速世界人工智能方面的发展。要知道人工智能发展的硬件和软件两个方面，硬件就是算力芯片和服务器，而软件就是算法，算法现在是中国领先，硬件是是美国领先，如果成立组织就可以互相借鉴，会让人工智能加速发展。目前中国的人工智能还是以deepseek为主，美国还是以OpenAI为主，虽然现在世界上出现了各种大模型，但基本上都没有前两者先进。作用在资本市场就是人工智能相关上市公司会快速融资发展，目前最前沿的就是英伟达通过算力芯片坐上了全球老大的位置。

某科研机构人员违规使用AI软件导致泄密国安部最新披露今天（24日）通报了几起典型案例无心并非“无过”——随意谈论涉密工作。小田是某涉密单位工作人员，在一次赴同事家做客闲聊时，随意谈论自己参与的某重大涉密项目进展情况，不料被同事家人在其他房间听到，并将相关信息发到网上，造成国家秘密泄露。事后，小田及相关责任人受到党纪政务处分。——违规使用AI工具。小李是某科研机构研究人员，在撰写一份研究报告时，为图方便，使用了某AI应用软件，擅自将核心数据及实验成果作为写作素材进行上传，导致该研究领域涉密信息泄露。事后，小李受到严肃处理。——社交媒体炫耀涉密信息。小蒋是某机关新入职干部，按照工作安排，参加有关会议并领取一份秘密级文件。出于炫耀心理，他将该文件首页拍照并在微信朋友圈发布，造成泄密。事后，小蒋被给予党纪政务处分。保密安全防范指南——严守法律法规，筑牢思想根基。涉密单位新入职人员务必深入学习国家安全及保密相关法律法规，加强保密意识，绷紧保密之弦，严格遵守涉密人员、场所、载体的管理规定，严格区分工作和生活边界，在社交、娱乐等过程中，严守保密规定，严控“表现欲”“虚荣心”。——规范使用智能工具，防范技术风险。使用生成式人工智能工具辅助工作时，坚决杜绝在互联网或非涉密环境中使用人工智能工具处理任何涉密信息。使用的人工智能应用软件应从正规的途径下载，避免落入“山寨”应用陷阱。——谨慎网络言行，守护信息安全。在社交媒体和网络空间活动时，务必高度警惕信息泄露风险，切勿随意上传、发布任何可能包含涉密单位标识、内部环境、工作内容或敏感地理信息的文字、图片或视频。要强化保密和反间防谍意识，坚决防止自己的无意之举引发失泄密问题。国家安全机关提示初入职场的新手朋友，一定要加快角色转变，加强保密知识学习，提升国家安全防范意识，紧绷保密之弦，筑牢思想防线。如发现他人通过各种渠道收集涉密、敏感信息的可疑情况，可通过12339国家安全机关举报受理电话、网络举报平台（www.12339.gov.cn）、国家安全部微信公众号举报受理渠道或直接向当地国家安全机关进行举报。

海外已经吵翻了，国内却还有人一无所知，美国坐不住了，这次又是因为中国出手！国外AI圈炸了锅，原因是阿里正式开源了一款超级编程大模型——Qwen3-Coder，也叫千问3编程模型。千问3编程模型的实力真不是盖的，阿里巴巴说这是他们迄今最强的开源编程模型，480亿参数，35亿活跃参数，性能直接对标顶尖闭源模型。比如OpenAI的GPT-4和Anthropic的ClaudeSonnet，它能干啥？从写代码、调试大项目，到处理复杂开发任务样样行，数据上它在行业标准测试里表现亮眼。专门测人工智能解决软件问题的SWE-BenchVerified，成绩不仅碾压国内竞品，还在某些任务上跟GPT-4打得有来有回，更夸张的是它支持超长上下文，能一次处理海量代码，效率高到离谱。训练上阿里巴巴下了血本，用海量代码和文本数据，加上强化学习和创新预训练技术，让模型学会了复杂的编码逻辑。配套的命令行工具千问代码也超贴心，改编自GeminiCode，能无缝对接主流开发环境，开发者几行命令就能让它跑起来，轻松搞定从代码补全到项目管理的事。开源是千问3编程模型的最大杀招，基于Apache2.0许可证，任何人都能免费下载、改动、部署，哪怕商用也不用掏钱，这跟Meta的LLaMA策略有点像。但阿里巴巴野心更大，除了模型本身，还通过HuggingFace、GitHub和自家平台提供了API支持，开发者用起来太方便了，这种“零成本”模式对全球企业吸引力巨大。想省钱又不想被闭源模型绑架的公司，本地部署还能解决数据隐私问题，这对欧美企业特别友好，闭源模型的昂贵费用和隐私风险完全比不上，开源还让全球开发者能一起改代码、优化模型，技术迭代飞快，千问系列模型下载量已经超2000万火爆程度可想而知。这波开源不只是技术动作，更是中国在全球人工智能赛道的一次大宣示，以前美国的OpenAI、Google这些巨头几乎垄断了顶级模型的话语权，但现在中国企业追得太猛，千问3编程模型的性能让海外开发者重新审视中国人工智能的实力。网上甚至有人喊它“可能是史上最好的编程模型”，阿里巴巴挑的时机太妙，中美人工智能竞争白热化，美国的技术限制让中国只能加速自研，这款模型的成功，证明了中国在算法和生态上的突破。阿里巴巴还计划推出更多版本，目标是高性能、低成本，甚至让模型自己进化，这让美国巨头压力山大，因为一个免费又强大的开源模型可能改变企业的选择逻辑，动摇闭源模型的市场。千问3编程模型简直是个超级助手，它能自主处理多步骤任务，自动调用Git、浏览器自动化，甚至在虚拟开发环境里改代码，基于千问的编程助手自2024年6月上线以来，已经生成了超30亿行代码，覆盖补全、优化、调试等功能。开发者爱不释手开源让中小团队也能用上顶尖技术，成本低到离谱，只要算力够，效果不输GPT-4，网上已经有开发者分享测试心得，觉得它在某些场景下比Claude还好用。这只是阿里巴巴人工智能战略的一角，他们的云服务很快会整合千问3的增强功能，还跟HP合作，把千问模型装进人工智能电脑，覆盖文档起草、会议整理等场景，跨行业的布局，说明阿里巴巴不只想称霸编程，还要进军汽车、手机、机器人等领域。千问3编程模型的出现可能重塑全球人工智能生态，开源让更多人参与打破闭源垄断，未来编程会更自动化，开发者能专注更有创意的工作，对美国来说这不仅是技术挑战还是市场和生态的博弈。个人观点，仅供参考参考资料：新浪财经——阿里开源通义千问AI编程大模型Qwen3-Coder，新手程序员一天完成资深程序员一周工作

PublicBeta已经发布了，各位更了吗？我之前电脑一直没更，有点心痒痒了​​​